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  #581  
Alt 10.01.2019, 01:10
udo udo ist offline
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AW: Selbstlernende KI: Neue Engine spielt auf Profi-Niveau

 Zitat von Theo Beitrag anzeigen
Hallo Franz,

die Kurzanleitung:

1. Neueste Version von Arena installieren. Im Verzeichnis von Arena gibt es das Unterverzeichnis Engines, da sind die Engines drin. Ein Unterverzeichnis pro Engine.
2. Neueste Version von Leela für CPU runterladen, und im Arena-Verzeichnis unter Engines/Leela entpacken.
3. Leela-Client mal ausführen, damit das neueste Netz automatisch heruntergeladen wird.
4. In Arena dann Leela importieren im Menü "Motoren" --> "Verwaltung ..." --> "Details" ---> Neu".

Bei der Befehlszeile habe ich keine Parameter stehen. Falls jemand was gutes weiß, immer her damit. Bis auf den dritten Punkt ist die Einrichtung nicht anders, als bei jeder anderen Engine auch.

Welche CPU werkelt in Deinem Tablet, Franz? Bei meinem ist es ein Intel x5-Z8300, der hat laut Spezifikation nur 2 Watt. Wie gesagt, der schafft in der Eröffnung manchmal nur 1 NPS

Gruß
Theo
Gibts auch eine Anleitung für Dummis?

Bei mir auf Windows 10 Pro läuft Leela gar nicht.
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  #582  
Alt 10.01.2019, 01:35
udo udo ist offline
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AW: Selbstlernende KI: Neue Engine spielt auf Profi-Niveau

 Zitat von StPohl Beitrag anzeigen
Und Leelas Gegner ist eine 3000 Elo Engine, kein 80er Jahre Bretti. Und die Bedenkzeit war 12'+5“. Also ziemlich lang.

Stefan
Da muss man sich fragen, ob Stockfisch wirklich 3000 Elo hat?
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  #583  
Alt 10.01.2019, 14:34
StPohl StPohl ist offline
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AW: Selbstlernende KI: Neue Engine spielt auf Profi-Niveau

 Zitat von StPohl Beitrag anzeigen
Es gibt (erfolgreiche) Bemühungen, Leela mit stark verkleinerten NeuronalNetzen laufen zu lassen, die dennoch ordentlich Stärke erreichen. Dies hat den großen Vorteil, daß Leela damit auf CPU laufend, wesentlich höhere Berechnungsgeschwindigkeiten erreichen kann - mit den normalen Netzen, die z.Zt. ja 20x256 groß sind, ist Leela ja auf der CPU quälend langsam. Auch für die Brettcomputer mit den Raspberry Pi- Rechnern könnte das sehr interessant sein.

Hier der Link zum Thread im Leela-Forum:

https://groups.google.com/forum/#!to...ro/2f6Pata3AGY


Bisher wird dort eine auf 16x2 (!) Größe eingeschrumpfte Version des starken NeuralNetzes 11258 angeboten. Theoretisch sollte dieses geschrumpfte Net 160x schneller abgearbeitet werden, als die Originalgröße (!!!). Damit könnte also auch auf limitierter Hardware (Raspberry Pi) eine erheblich größere Spielstärke generiert werden, weil durch das Speedup natürlich die Taktik erheblich besser wird.

Es ist dabei aber zu beachten, daß die geschrumpfte Net-Version ein neuartiges SE-Net ist (SE= Squeeze and Excitation). Dies kann nur von den neueren LC0-Versionen ab 0.20.0 verarbeitet werden, mit älteren Version klappt es nicht!
Mittlerweile gibt es 4 geschrumpfte Nets in unterschiedlichen Größen auf der Github-Seite von D.Kappe.
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  #584  
Alt 10.01.2019, 16:40
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Da keimt ja Hoffnung für die picochess LC0 Version auf
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  #585  
Alt 15.01.2019, 16:03
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Ausführliche Analyse einer AlphaZero vs. Stockfish 8 Partie von Arno Nickel !

Zitat: "Die jüngsten Erfolge von AlphaZero gegen Stockfish haben weltweit Bewunderung und Erstaunen ausgelöst. „Schach wie von einem anderen Planeten“, „alien like“, „super human“ heißt es in Kommentaren namhafter Großmeister und Schachautoren.
Besonders eine der im Dezember 2018 veröffentlichten Matchpartien sorgte für Furore. AlphaZero spielt anders, gibt Material für langfristige strategische Ziele. Ein neuer Mythos oder ein echter Quantensprung? Fernschach-Großmeister Arno Nickel hat die glänzendste aller Glanzpartien der „künstlichen Intelligenz“ aus der Sicht von Stockfish eingehend analysiert und vieles zutage gefördert, was bisher im Dunkeln lag." (Zitatende)

Sehr lesenswert! Und zum Nachspielen empfohlen (AlphaZero opfert sogar zwei Bauern, um Angriff zu erhalten)!

https://de.chessbase.com/post/wie-st...nale-netz-ging
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Alt 15.01.2019, 16:15
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AW: Selbstlernende KI: Neue Engine spielt auf Profi-Niveau

Hallo Stefan,

vielen Dank für diesen hoch interessanten Link. Das werde ich mir einmal die Tage näher ansehen.

Gruß
Egbert
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StPohl (15.01.2019)
  #587  
Alt 15.01.2019, 16:18
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 Zitat von Egbert Beitrag anzeigen
Hallo Stefan,

vielen Dank für diesen hoch interessanten Link. Das werde ich mir einmal die Tage näher ansehen.

Gruß
Egbert
Keine Ursache. Ich werde mir die Partie auch noch ausführlich zu Gemüte führen. Werde sie, wenn ich frei habe, auf meinem CGE-King im Analysemodus nachspielen (ebenso die Analysen von Arno Nickel (der Mann ist Fernschach Großmeister! und ich hatte das Privileg, ihn bei diesem Artikel sogar (ein gaaaanz klein wenig) vorab beraten zu dürfen)) und mal schauen, was mir da so vom King angezeigt wird.

Selbst die Fußnoten dieses brillanten Artikels sind lohnend. Es gibt dort Links zu einigen Analysevideos auf youtube und vieles andere Interessante!

Geändert von StPohl (15.01.2019 um 16:26 Uhr)
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Egbert (15.01.2019)
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Alt 16.01.2019, 17:39
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 Zitat von StPohl Beitrag anzeigen
Keine Ursache. Ich werde mir die Partie auch noch ausführlich zu Gemüte führen. Werde sie, wenn ich frei habe, auf meinem CGE-King im Analysemodus nachspielen (ebenso die Analysen von Arno Nickel (der Mann ist Fernschach Großmeister! und ich hatte das Privileg, ihn bei diesem Artikel sogar (ein gaaaanz klein wenig) vorab beraten zu dürfen)) und mal schauen, was mir da so vom King angezeigt wird.

Selbst die Fußnoten dieses brillanten Artikels sind lohnend. Es gibt dort Links zu einigen Analysevideos auf youtube und vieles andere Interessante!
Das kann ich nur bestätigen. Ich kenne Arno bisher leider nur vom Sehen (der spielt im Fernschach noch einiges über mir) aber seine Kommentare und Analysen sind in der Regel immer sehr gut. So auch in diesem Fall. Es gibt allerdings einen Punkt in dem ich ihm nicht zustimmen kann. Dieser liegt aber nicht in den Analysen begründet sondern in den Schlussfolgerungen.

Zitieren:
Dafür wäre es aber wünschenswert, den Hardwarenachteil auf Seiten der traditionellen Engines, die eben nicht über AlphaZeros TPUs verfügen, stärker als bisher zu berücksichtigen.
Diese Bemerkung steht in krassem Gegensatz zu einer anderen von ihm gemachten Bemerkung in einer Fußnote

Zitieren:
Nicht die reine Rechenkraft ist die Stärke der „künstlichen Intelligenz“, sondern die Funktionsweise des neuronalen Netzes, das die Selektion intelligenter Zugkandidaten und das Ausschließen schwacher Züge steuert.
Das passt nicht zusammen. Gerade da ein neuronales Netz (auch das menschliche) eben parallel arbeitet und nicht linear ist ein Hardwarenachteil auf Seiten der klassischen Engines eben nicht gegeben. Ganz im Gegenteil. Die Unmengen an Daten die hier für eine Abfrage transportiert werden sind kaum vergleichbar mit den vergleichsweise wenigen Rechenoperationen, die eine traditionelle Engine durchführen muss. Auch der Mensch erfasst ja, wenn er irgendetwas ansieht nicht linear Bildpunkt für Bildpunkt sondern er erfasst das gesamte Bild auf einmal, kann dabei gleichzeitig noch atmen und Gerüche wahrnehmen und zuordnen. So funktioniert ein neuronales Netz nun einmal. Man muss nun einmal berücksichtigen dass dies eine völlig andere Herangehensweise ist. Die von AlphaZero benutzte Hardware rechnet schneller, aber eben auch anders. Auch der Mensch kann viel schneller Dinge wahrnehmen und zuordnen, als es z.B. ein Scanner kann, der Pixel für Pixel aufzeichnet. Kann der Mensch deswegen schneller rechnen? Nein. Aus zwei völlig unterschiedlich arbeitenden Systemen jetzt aber einen Vorteil an Rechenpower für die eine oder andere Seite herleiten zu wollen, halte ich ohne den entsprechenden wissenschaftlichen Hintergrund doch für sehr gewagt.
__________________
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Geändert von Hartmut (16.01.2019 um 20:46 Uhr)
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  #589  
Alt 16.01.2019, 23:03
StPohl StPohl ist offline
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Nicht unbedingt. Man muß sich klarmachen, daß bei den NN-Engines - im Gegensatz zum Menschen - das Neuronale Netz nicht wirklich existiert. Es gibt ja keine Neronen und Synapsen, keine sich verstärkenden oder abschwächenden Verbindungen in der AlphaZero Hardware bzw. in der GPU, auf der lc0 läuft. Das Neuralnetz ist nur eine Emulation. Diese überhaupt entstehen zu lassen, “frißt“ viel Rechenpower, bevor das NeuronaleNetz überhaupt selbst anfängt zu “denken“ oder Muster zu erkennen. Genauso wie Windows eine Emulation ist: auf keinem PC, in keiner CPU, gibt es Fenster, Mauszeiger etc. Diese ganze Benutzeroberfläche existiert gar nicht und es muß viel Rechenleistung aufgewendet werden, um diese Emulation zu erzeugen.
Daher muß man unterscheiden zwischen der Rechenleistung, die das NeuralNetz selbst leistet und der Rechenleistung, die die Maschinen-Hardware erbringen muß, damit das NeuralNetz überhaupt erst (scheinbar) entsteht.
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  #590  
Alt 17.01.2019, 00:22
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Nicht unbedingt. Man muß sich klarmachen, daß bei den NN-Engines - im Gegensatz zum Menschen - das Neuronale Netz nicht wirklich existiert. Es gibt ja keine Neronen und Synapsen, keine sich verstärkenden oder abschwächenden Verbindungen in der AlphaZero Hardware bzw. in der GPU, auf der lc0 läuft. Das Neuralnetz ist nur eine Emulation.
Das ist selbstverständlich klar. Nichtsdestotrotz arbeitet so eine Emulation wie ein richtiges Neuralnetz, zumindest in der Form, dass Informationen parallel verarbeitet werden. Auch ist die Datenmenge die hier bewältigt werden muss eben ungleich größer als bei einer konventionellen Engine. Genau das ist aber der Punkt um den es geht, wenn ich hier Vergleiche über die Rechenpower anstellen will.

...

Zitieren:
Daher muß man unterscheiden zwischen der Rechenleistung, die das NeuralNetz selbst leistet und der Rechenleistung, die die Maschinen-Hardware erbringen muß, damit das NeuralNetz überhaupt erst (scheinbar) entsteht.
Das ist ja sowieso klar. Aber um die Entstehung des Netzes geht es in dem Vergleich ja nicht. Wenn ich 2 Engines gegeneinander spielen lasse, existiert dieses Netz ja bereits. Es geht jetzt nur um den Vergleich während eines Spiels. Und da muss man nun mal sagen, dass hier von einem Programm wie Leela weit mehr Daten geschaufelt werden müssen, als bei einem Alpha/Beta-Programm. Das sieht man ja bereits wenn man die verschiedenen Größen der Netze vergleicht. Ein kleines Netz ist schneller als ein Großes. Das bedeutet aber auch gleichzeitig, dass mehr oder weniger jede "Zelle" dieses Netzes immer wieder angesprochen wird. Nimm jetzt noch jede dieser Zellen als eine Variable (oder einen Teil eines Arrays, um es mit normalen Programmiersprachen zu beschreiben) dann ist das ein riesiger Variablendschungel. Der braucht natürlich auch entsprechende Rechenpower, weit mehr als jedes konventionelle Programm. Da macht es praktisch wenig Unterschied dass es "nur" eine Emulation ist.
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